基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小樣本虹膜圖像分割

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摘要：針對(duì)復(fù)雜分割網(wǎng)絡(luò)在小樣本虹膜數(shù)據(jù)集上無法收斂的問題 ， 提出一個(gè)基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虹膜分割模型.首先 ， 該模型采用基于深度可分離卷積的特征提取模塊提取虹膜圖像特征 ， 可在保持分割精度的同時(shí)顯著減少模型參數(shù);其次 ， 在編碼器和解碼器之間引入一個(gè)高效的注意力機(jī)制模塊 ， 可有效獲取豐富（剩余11408字）